ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(Homography or Fundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。 本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。 本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个 Step 1. 匹...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口是函数TrackMonocular,调用了GrabImageMonocular,其下面有2个主要的函数:Frame::Frame()和Tracking::Track(),本文和上篇都是按照以下框架流程来分解单目初始化过程,上篇记录了Frame::Frame(),本文就记录Tracking::Track()。 1 Tracking作用 ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输...
ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向RwgRwg和尺度scale的估算,总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分:InertialOptimization 和 FullInertialBA InertialOptimization函数 纯IMU的优化,固定关键帧位姿,优化重力方向、尺度、关键帧速度和偏置 ...
VO初始化目的是为了获得准确的帧间相对位姿,并通过三角化恢复出初始地图点。初始化方法要求适用于不同的场景(特别是平面场景),并且不要进行人为的干涉,例如选取视差大(large parallax)的场景(视差大代表相机移动会带来明显的图像变化,通常距离相机距离越远,距离相机光轴越近,视差越小)。ORB-SLAM中并行计算了适用于平...
orb-slam中的初始化是用连续的两帧完成的。如果两帧能够匹配出足够多对的ORB关键点，那么就可以使用...
当系统中有IMU,视觉初始化成功mState==OK且跟踪失败bOK==false LOST(跟踪失败) 跟踪线程track() 判断mState==NO_IMAGES_YET 是 执行mState=NO_INITIALIZED 判断mState==NO_INITIALIZED 是 此时情况为:1.还未获得初始帧 2.已经获得初始帧,但还未初始化成功 ...
因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Frame2中的候选特征点就在对应坐标的一个半径为r(默认r=100)的圆中查找...
TrackMonocular是ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口,因此从这里入手。其中GrabImageMonocular下⾯有2个主要的函数:Frame::Frame()和Tracking::Track()。我会按照下⾯的框架流程来分解单⽬初始化过程,以便对整个流程有⽐较清晰的认识。 1.Frame::Frame() ...